Жёлтое такси в Нью-Йорке.

Финальный проект специализации Машинное обучение и анализ данных от Яндекса и МФТИ.

Задача проекта — научиться предсказывать количество поездок в ближайшие часы в каждом районе Нью-Йорка. Для обучения использовались данные с мая 2014 г. по май 2016 г. Прогнозы составлены на июнь 2016 г.

Часть 2. Работа с геоданными

Используем библиотеку folium для отрисовки географии

2.1. Загрузка данных, нулевые ячейки.

2.2. Статическая карта. Empire State Building.

Нарисуйте статическую карту Нью-Йорка. Поставьте на карте точку там, где находится Эмпайр-Стейт-Билдинг.

2.3. Статическая карта. Суммарное количество поезок.

Поверх статической карты Нью-Йорка визуализируйте данные о поездках из каждой ячейки так, чтобы цветовая шкала, в которую вы окрашиваете каждую ячейку, показывала суммарное количество поездок такси из неё.

Налицо наличие ошибок геолокации: начало некоторых поездок отображено в воде, что логически неверно

2.4. Фильтрация ячеек.

2.5. Динамическая карта. Статуя свободы. Файл map_3.html

Вставьте интерактивную карту Нью-Йорка — такую, которую можно прокручивать и увеличивать. Поставьте метку там, где находится статуя свободы.(в ноутбуке выведена статическая карта, для просмотра динамической - используйте файл map_3.html)

2.6. Динамическая карта. Среднее количество поездок. Файл map_4.html.

Нарисуйте на интерактивной карте Нью-Йорка ячейки так, чтобы их цвет показывал среднее за месяц количество поездок такси в час из этой зоны.(в ноутбуке выведена статическая карта, для просмотра динамической - используйте файл map_4.html)

После проведенных преобразований - все выглядит более правдоподобно. Отсутствуют "псевдопоездки"